DeepCTR-Torch开源项目 – 深度学习点击率预测工具包

Simple-SimCSE是SimCSE模型的简单实现，支持无监督和有监督的训练方法，易于与流行的深度学习框架（如PyTorch）集成，并允许自定义训练和评估设置。

NVIDIA开发的高性能神经网络库，帮助构建尊重对称性的神经网络模型，提升模型的数据效率。该库通过优化的CUDA内核和全面的API，支持构建高效的等变神经网络，确保与主流深度学习框架的兼容性。

Caldera是一种后训练压缩方法，通过低秩、低精度分解技术来表示大型语言模型的权重矩阵。该方法在少于2.5比特/参数的极致压缩下，性能超越现有技术，并支持低秩适应性微调，针对特定任务进一步优化。Caldera提供灵活的精度设置，可针对不同组件调整量化精度，以平衡性能和压缩率。

CMU的“生产中的机器学习”课程资源库，帮助学习者掌握从模型到生产的全流程，提供丰富的实战案例和开源教材，旨在降低学习成本，实现机器学习的实际应用。

AI Platform 是一个专注于 GPU 集群资源利用的 AI 训练平台，旨在为 AI 研究者和开发者提供便捷、高效的训练环境。它集成了 JupyterLab 开发环境、实验管理与监控、讨论区集成、实验性能监控和实验调度管理等功能，特别适合需要高计算资源的 AI 开发工作。

Snaplet Seed 是一个 AI 驱动的工具，帮助开发者使用 Typescript 自动为他们的关系型数据库生成真实的、类似生产环境的模拟数据。

book-inventory 是一个基于 Nextjs 的项目模板，旨在帮助用户快速搜索和管理 60 万本书籍。它使用 PostgreSQL 作为后台数据库，并采用 Drizzle 进行 ORM，支持书本信息的向量化和基于向量的检索，适合学习 Nextjs 和嵌入式技术。

COMO 是一个将 gitee.com 上的 COMO 项目搬到 github.com 的备份工具，旨在提供更好的代码管理和协作体验。

ldp是一个用于构建语言模型Agent并进行建设性任务训练的框架，主要功能是模拟Agent与环境的交互，通过计算图和差异化操作提升Agent性能。

BugBot是由BugRaptors设计的基于AI的智能自动化测试工具，旨在高效地自动发现和报告软件问题。它提供多种测试类型，如回归测试和功能测试，增强整体测试流程。

Sacred OS是一个在浏览器中运行的操作系统，它使用启动加载器来保存用户设置、程序和文件。该系统以 Windows 9x 为灵感，完全开源，其代码托管在线。

ProteinChat是一个开源项目，由UCSD-AI4H在GitHub上发布。它是一个聚焦于蛋白质3D结构的类ChatGPT模型，旨在实现类似于ChatGPT的功能，但专注于处理蛋白质的3D结构。这个项目涉及到机器学习技术，并提供了开源的代码和资源。

这是一个专注于大推理模型的long2short方法的精选集合，旨在帮助研究人员和开发者快速了解和应用最新的长文本压缩技术，从而加速模型推理效率。项目汇集了2025年最新的20余篇相关研究论文，并提供代码和数据集资源，方便复现和研究。此外，项目还分类整理了训练基和无训练两种方法，使得查找和应用更加便捷。

Cherry Studio 是一款开源的桌面客户端，支持多个大语言模型（LLM）服务商，兼容 Windows、Mac 和 Linux 系统。新版提供了联网搜索能力，目前接入的是Travily的搜索服务。它支持主流 LLM 云服务，集成流行 AI Web 服务，支持本地模型部署，内置 300+ 预配置 AI 助手，并支持自定义创建专属助手。此外，它还支持多种文件格式管理、WebDAV 文件管理与数据备份、Mermaid 图表可视化、代码高亮显示、全局搜索功能、话题管理系统、AI 驱动的翻译功能、拖拽排序以及小程序支持。

该项目提供了一个用于部署具有记忆功能的多模态LangChain智能体的脚手架，并将这些智能体与Telegram平台连接起来。它包含了开始使用LangChain智能体所需的所有必要构架，帮助开发者快速构建和部署智能聊天机器人。